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DBMS > GeoMesa vs. Google Cloud Bigtable vs. Kinetica vs. LeanXcale

Vergleich der Systemeigenschaften GeoMesa vs. Google Cloud Bigtable vs. Kinetica vs. LeanXcale

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines
NameGeoMesa  Xaus Vergleich ausschliessenGoogle Cloud Bigtable  Xaus Vergleich ausschliessenKinetica  Xaus Vergleich ausschliessenLeanXcale  Xaus Vergleich ausschliessen
KurzbeschreibungGeoMesa ist ein verteiltes spatio-temporal DBMS basierend auf verschiedenen Systemen als Storage Layer.Google's NoSQL Big Data database service. It's the same database that powers many core Google services, including Search, Analytics, Maps, and Gmail.Fully vectorized database across both GPUs and CPUsA highly scalable full ACID SQL database with fast NoSQL data ingestion and GIS capabilities
Primäres DatenbankmodellSpatial DBMSKey-Value Store
Wide Column Store
Relational DBMSKey-Value Store
Relational DBMS
Sekundäre DatenbankmodelleSpatial DBMS
Time Series DBMS
DB-Engines Ranking infomisst die Popularität von Datenbankmanagement- systemenranking trend
Trend Chart
Punkte0,86
Rang#205  Overall
#4  Spatial DBMS
Punkte3,15
Rang#95  Overall
#14  Key-Value Stores
#8  Wide Column Stores
Punkte0,66
Rang#234  Overall
#107  Relational DBMS
Punkte0,36
Rang#280  Overall
#40  Key-Value Stores
#129  Relational DBMS
Websitewww.geomesa.orgcloud.google.com/­bigtablewww.kinetica.comwww.leanxcale.com
Technische Dokumentationwww.geomesa.org/­documentation/­stable/­user/­index.htmlcloud.google.com/­bigtable/­docsdocs.kinetica.com
EntwicklerCCRi und AndereGoogleKineticaLeanXcale
Erscheinungsjahr2014201520122015
Aktuelle Version5.0.0, Mai 20247.1, August 2021
Lizenz infoCommercial or Open SourceOpen Source infoApache License 2.0kommerziellkommerziellkommerziell
Ausschließlich ein Cloud-Service infoNur als Cloud-Service verfügbarneinjaneinnein
DBaaS Angebote (gesponserte Links) infoDatabase as a Service

Providers of DBaaS offerings, please contact us to be listed.
ImplementierungsspracheScalaC, C++
Server BetriebssystemegehostetLinux
Datenschemajaschemafreijaja
Typisierung infovordefinierte Datentypen, z.B. float oder datejaneinja
XML Unterstützung infoVerarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLTneinneinnein
Sekundärindizesjaneinja
SQL infoSupport of SQLneinneinSQL-like DML and DDL statementsja infothrough Apache Derby
APIs und andere ZugriffskonzeptegRPC (using protocol buffers) API
HappyBase (Python library)
HBase compatible API (Java)
JDBC
ODBC
RESTful HTTP API
JDBC
Kafka Connector
ODBC
proprietary key/value interface
Spark Connector
Unterstützte ProgrammiersprachenC#
C++
Go
Java
JavaScript (Node.js)
Python
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Python
C
Java
Scala
Server-seitige Scripts infoStored Proceduresneinneinbenutzerdefinierte Funktionen
Triggersneinneinja infotriggers when inserted values for one or more columns fall within a specified range
Partitionierungsmechanismen infoMethoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knotenabhängig von Storage layerShardingSharding
Replikationsmechanismen infoMethoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knotenabhängig von Storage layerInternal replication in Colossus, and regional replication between two clusters in different zonesSource-Replica Replikation
MapReduce infoBietet ein API für Map/Reduce Operationenjajaneinnein
Konsistenzkonzept infoMethoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten Systemabhängig von Storage layerImmediate consistency (for a single cluster), Eventual consistency (for two or more replicated clusters)Immediate Consistency or Eventual Consistency depending on configurationImmediate Consistency
Fremdschlüssel inforeferenzielle Integritätneinneinjaja
Transaktionskonzept infoUnterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren DatenmanipulationenneinAtomic single-row operationsneinACID
Concurrency infoUnterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationenjajajaja
Durability infoDauerhafte Speicherung der Datenjajajaja
In-Memory Unterstützung infoGibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu haltenabhängig von Storage layerneinja infoGPU vRAM or System RAMja
Berechtigungskonzept infoZugriffskontrolleja infoanhängig von dem zur Speicherung verwendeten DBMSAccess rights for users, groups and roles based on Google Cloud Identity and Access Management (IAM)Zugriffsrechte für Benutzer und Rollen auf Tabellenebene

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

Zugehörige Produkte und Dienstleistungen

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Weitere Ressourcen
GeoMesaGoogle Cloud BigtableKineticaLeanXcale
DB-Engines Blog Posts

Spatial database management systems
6. April 2021, Matthias Gelbmann

alle anzeigen

Erwähnungen in aktuellen Nachrichten

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31. Januar 2022, InfoQ.com

Google scales up Cloud Bigtable NoSQL database
27. Januar 2022, TechTarget

Review: Google Bigtable scales with ease
7. September 2016, InfoWorld

Google Cloud makes it cheaper to run smaller workloads on Bigtable
7. April 2020, TechCrunch

Google introduces Cloud Bigtable managed NoSQL database to process data at scale
6. Mai 2015, VentureBeat

bereitgestellt von Google News

Kinetica Delivers Real-Time Vector Similarity Search
21. März 2024, insideBIGDATA

Kinetica Elevates RAG with Fast Access to Real-Time Data
26. März 2024, Datanami

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Kinetica Launches Generative AI Solution for Real-Time Inferencing Powered by NVIDIA AI Enterprise
18. März 2024, GlobeNewswire

Transforming spatiotemporal data analysis with GPUs and generative AI
30. Oktober 2023, InfoWorld

bereitgestellt von Google News



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